摘要： 针对汽车关门声信号的非稳态特性，采用小波包时频分析方法，建立以频带声能量 为输入、主观偏好值为输出的汽车关门声声品质客观量化模型。采集汽车关门声声样本并进行 声品质主观偏好性评价试验，建立基于 ２４Ｂａｒｋ域的小波包滤波器组，提取各听觉频带内的声能 量，利用遗传算法优化的 ＢＰ（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络建立频带声能量与主观偏好值之间的 客观量化模型。结果表明：与基于心理声学客观参数的关门声声品质评价模型相比，基于频带 声能量的关门声声品质评价模型在误差绝对值均值、均方误差、拟合系数方面均有明显提高，说 明基于频带声能量的关门声声品质评价模型的预测精度更高。

关键词: 汽车关门声声品质；小波包；遗传算法；神经网络；频带声能量

中图分类号: 

• U467.493